"""
智能A/B测试框架
结合强化学习和用户反馈进行智能提示词测试
"""

import asyncio
from typing import Dict, List, Any, Optional
from src.research_core.ab_testing import ABTester
from src.services.feedback_reinforcement_service import get_feedback_driven_rl_service
from src.utils.logging import get_logger

logger = get_logger(__name__)

class IntelligentABTester(ABTester):
    """智能A/B测试器"""
    
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.feedback_rl_service = get_feedback_driven_rl_service()
    
    async def run_intelligent_ab_test(self, 
                                     prompt_variants: List[str], 
                                     test_cases: List[Dict[str, Any]],
                                     context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        运行智能A/B测试
        
        Args:
            prompt_variants: 提示词变体列表
            test_cases: 测试用例
            context: 上下文信息
            
        Returns:
            Dict[str, Any]: 测试结果
        """
        # 使用强化学习服务选择最优的测试策略
        state = {
            "variant_count": len(prompt_variants),
            "test_case_count": len(test_cases),
            "context_domain": context.get("domain", "general")
        }
        
        # 获取测试策略
        test_action = self.feedback_rl_service.rl_service.get_action(state)
        
        # 根据策略调整测试参数
        if test_action == "increase_iterations":
            # 增加测试迭代次数以获得更稳定的结果
            pass
        elif test_action == "adjust_timeout":
            # 调整测试超时时间
            pass
        
        # 运行标准A/B测试
        results = await self.run_ab_test(prompt_variants, test_cases)
        
        # 根据反馈调整测试结果
        enhanced_results = self._enhance_results_with_feedback(results, context)
        
        return enhanced_results
    
    def _enhance_results_with_feedback(self, 
                                      results: Dict[str, Any], 
                                      context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        使用反馈增强测试结果
        
        Args:
            results: 原始测试结果
            context: 上下文信息
            
        Returns:
            Dict[str, Any]: 增强后的测试结果
        """
        # 这里可以加入更多基于反馈的优化逻辑
        # 例如，根据历史用户反馈调整不同指标的权重
        return results
    
    def auto_optimize_prompts(self, 
                             base_prompt: str, 
                             test_results: Dict[str, Any]) -> str:
        """
        自动优化提示词
        
        Args:
            base_prompt: 基础提示词
            test_results: 测试结果
            
        Returns:
            str: 优化后的提示词
        """
        # 根据A/B测试结果和反馈数据自动优化提示词
        best_variant = test_results.get("best_variant", {})
        best_prompt = best_variant.get("prompt", base_prompt)
        
        # 可以在这里加入更多优化逻辑
        # 例如，结合用户反馈中的关键词来进一步优化提示词
        
        return best_prompt


# 创建智能A/B测试实例
intelligent_ab_tester = IntelligentABTester()

def get_intelligent_ab_tester() -> IntelligentABTester:
    """获取智能A/B测试器实例"""
    return intelligent_ab_tester